新しいインフラの登場により、自動運転のビジネスチャンスはどこにあるのでしょうか?

まだ「投資段階」にある自動運転業界にとって、「新しいインフラ」は単なる概念ではなく、実際のビジネスチャンスでもある。

2018年の世界インテリジェントコネクテッドビークル会議の時点で、工業情報化大臣の苗圃氏は、中国のインテリジェントコネクテッドビークル市場の規模は2020年に1000億元以上に達する可能性があると予測した。

その年の予測は現実になりつつあります。

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まず、年初に突然発生した疫病は、比較的落ち着いていた自動運転業界に爆発的な波をもたらした。これは、大量の低速無人製品の発売に反映されているだけでなく、Pony.ai、UISEE Technology、White Rhino、Huiituo Intelligent、Neolix、Didiに代表される自動運転企業が2月から3月にかけて集中的な資金調達を発表したことにも表れている。

第二に、「新インフラ」の潮流に乗って、多くの地方政府が車道連携やスマート交通プロジェクトを数多く立ち上げている。今年3月、百度アポロは重慶、合肥、陽泉のスマート交通プロジェクトを落札し、車道連携やスマート交通の人気は最高潮に達した。

実際、昨年後半からは、BATやファーウェイに加え、ZTEや大唐などの通信分野の企業、キノコ車連合などの自動車インターネット企業、西迪智佳などの自動運転スタートアップ、金易科技や万傑科技などのETC企業、AutoNavi MapsやNavInfoなどの地図プロバ​​イダーも市場に参入し始めている。

苗巍氏が言及した1000億の市場規模の大部分は、車道連携とスマート交通の分野で生み出されるだろう。

自動運転に関して言えば、なぜ「新しいインフラ」の政策的文脈において、道路と車両の連携とスマート交通が際立っているのでしょうか?

01. 道路と車両の連携に加え、自動運転のための新たなインフラも存在する

従来の「鉄道、高速道路、基本インフラ」と比較して、「新インフラ」は産業インターネットの遺伝子が強い。自動運転は「新インフラ」の7つの主要分野の一つである人工知能分野の重要な部分であり、人工知能のほぼすべての技術タイプをカバーしています。したがって、自動運転の新インフラは、現在普及している車道連携だけでなく、以下の部分も含まれています。

まず、レーダーやカメラなどのハードウェア センサーや高精度マップなどの専門的なツールを含む、認識レベルの新しいインフラストラクチャがあります。

LiDAR を例に挙げてみましょう。LiDAR は自動運転車にとって最も重要な追加アクセサリの 1 つですが、その高価格が自動運転技術の急速な進歩を困難にしている理由の 1 つです。 LiDAR の分野では、次のような価格帯があります。

世界最大のLiDARサプライヤーであるVelodyneの製品価格は1台あたり数十万元に達することがあります。中国のHesai Technologyもこの分野の第一線にあり、その価格はVelodyneよりわずかに安いだけです。低価格LiDARの代表であるRoboSenseは1台あたり13,000元まで価格を下げましたが、これはまだ広く普及できる価格ではありません。

昨年、DJIが出資するレーザーレーダー会社Livoxは、ついにレーザーレーダーの価格を1万元以下に引き下げた。最も安いMid-40シリーズは、DJIの公式サイトでわずか3,999元である。価格が大幅に変更されましたが、性能と信頼性を検証するにはまだ時間がかかります。これはまた、LIDAR などのハードウェア分野では、「新しいインフラストラクチャ」に大きなチャンスがまだあることを意味します。

高精度地図については、実際の道路状況と地図情報の同期更新という要件の下、長期的かつ日常的な作業となっています。高精度地図メーカーの「新インフラ」は、効率、精度、価格コストのバランスを取る必要があります。

第二に、テスト環境に新しいインフラストラクチャがあり、これにはロードテスト シナリオとクラウド テスト環境が含まれます。

路上テストのシナリオは分かりやすく、テストエリア内の5G、信号機、横断歩道、交通標識などの設備を補完し、運転中に遭遇する可能性のあるシナリオを標準化し、自動運転車の路上テストのニーズを満たすものです。技術研究開発の深化に伴い、路上テストのシナリオも絶えず拡大しており、テストエリアではほぼ毎年新しいテストシナリオを構築する必要があります。

クラウドテスト環境の構築では、シミュレーションを使用してテストの効率を向上させます。ほぼすべての自動運転企業は独自のシミュレーションツールを持っています。AutoXが新たに建設した上海無人車両運用ビッグデータセンターは、運用側でロボタクシーの車両データを収集できるだけでなく、データ処理、ラベル付け、さらに構造化されたテストのための膨大なテスト運用データをサポートする特別なシミュレーションビッグデータプラットフォームも備えています。

現在、ファーウェイやテンセントなどのインターネット大手は、専門的な自動運転シミュレーションクラウドプラットフォームを立ち上げており、一部の試験地域でもシミュレーションラボを設立してこの分野での能力を補強しています。

つまり、クラウド テスト環境の新しいインフラストラクチャが開始され、ますます多くの業界の専門家やテスト分野から注目されるようになっています。

最後に、アプリケーション環境における新しいインフラストラクチャとして、冒頭で述べた車道連携とインテリジェント交通システムの構築があります。

02. どれも重要ですが、なぜ「車路連携」が最も特別なのでしょうか？

上記の記事では、自動運転のための新しいインフラについて、いくつかの側面を分析しています。「インフラ構築」であるため、すべての側面が非常に重要であることは容易に理解できますが、なぜ車道連携とスマート交通が最初に登場し、自動運転が商業価値を獲得できるようになったのでしょうか。その理由は3つあります。

1. 政策の文脈における必須の質問

国家戦略レベルでは、自動運転の推進は「新インフラ」だけにとどまらない。昨年9月に中国共産党中央委員会と国務院が発表した「交通強国建設要綱」や、今年2月に11の省庁・委員会が共同で発表した「インテリジェント車両イノベーション・発展戦略」は、いずれも自動運転産業の発展に向けて非常に的を絞った指針を示している。

前者は、インテリジェントコネクテッドビークル（スマートカー、自動運転、車路連携）の研究開発を強化し、独立かつ制御可能で完全な産業チェーンを形成する必要性を具体的に言及し、後者は、2025年までに中国標準のスマートカー技術革新、産業エコロジー、インフラ、規制と標準、製品監視、ネットワークセキュリティシステムの基礎を構築することを要求している。

上記の戦略計画を実現するための鍵は産業実装であることは容易に理解できます。

テンセントセキュリティ戦略研究センターの新技術主任研究員である翟有氏も、「スマート相対理論」のインタビューで同様の見解を表明した。「新インフラの中核は、実は新要素と新経済の凝縮された体現です。車道連携とスマート交通は、新要素、新経済、従来のインフラの融合の典型的なシナリオです。」翟有氏は、新インフラにおけるビッグデータと5Gは、車道連携とスマート交通に技術的サポートを提供することができ、新インフラの他の分野もある程度相互に促進できると考えています。「技術とデータは、車道連携とスマート交通の市場化の基礎となることができます。5Gは、技術通信手段として、技術とデータの集合体でもあります。」

これを別の角度から解釈すると、わずか半年の間に、中国は自動運転に関する「交通強国」、「スマートカー発展戦略」、「新インフラ」という3つの戦略を集中的に導入し、地方政府は関連する展開を行わなければならない。中国の政策文脈において、スマート運転はもはや選択的な問題ではなく、必須の問題である。

2. 技術的な臨界点を突破する唯一の方法

政策刺激は自動運転産業全体から始まり、具体的には自動運転産業のさまざまな垂直分野において、車道連携は技術的なボトルネックを打破し、大規模な普及を達成する唯一の方法となっている。

どう理解すればいいですか?

「自動車単体の知能化は急速に進んでいるが、最後の1％が解決できていない。より多くの資金、より多くの走行距離、より多くのデータを使って近づくことはできるが、目標に『近づく』だけでは十分ではない。顔認識のように96％や97％の精度で使えるわけではない。自動車の場合、99.999％未満であれば、ほぼゼロに等しい」。西迪智佳のCEO、馬偉氏は今年1月、智能相対理論（ID：aixdlun）のインタビューで、車と路の連携により、自動運転の不確実性の欠点を素早く補い、技術の着地と大規模普及の臨界点を超えることができると語った。

一方、自動運転車の知能レベルは真の商用化にはまだ時期尚早だが、車道連携は真のビジネス価値を生み出すことができる。西迪智佳の公開情報によると、同社の初年度の収益3000万のうち、ほぼ半分が車道連携事業によるものだった。

スタートアップ企業も依然としてシェアを獲得できるため、テクノロジー大手やプロのプレーヤーは競争に参加するためにリソースを集中する必要がある。

3. 複数の勢力の共同努力の結果

これまでの分析では、政府、自動運転企業、テクノロジー大手がいずれも路車連携の大規模な実施と普及を推進する意向があると述べられていました。路車連携産業チェーンの全体像に視野を広げると、路車連携とスマート交通をうまく進めるためには、自動車会社、通信機器メーカー、ネットワークオペレーター、高精度地図メーカー、LIDARなどのセンサーメーカー、さらには道路インフラ建設部門など、複数の関係者の共同参加も必要であることがわかります。

これは、車両と道路の連携とスマート交通の爆発的な増加は、市場だけでなく政策と技術によっても推進されていることを意味します。これらの参加者にとっては、将来のルートがどう変化しても、現時点では全員が利益を得ることができるのが現実です。

03. 自動運転は産業投資段階に入りました。車と道路の連携分野でスタートアップにはどのようなチャンスがありますか？

今年の自動運転業界における資金調達イベントを見ると、トヨタによるPony.aiへの投資、ボッシュによるUISEEへの投資、さらにはSinolinkとSAIC Capitalによる車道連携サービスプロバイダーの中国自動車技術有限公司への投資など、非常に明らかな傾向が見られます。自動運転の価値と需要は業界に認められ、自動運転業界はVCレベルの投資から産業投資段階に移行し始めています。

産業界の資本の支援により、自動運転業界のリソースは集中する傾向にあり、それはスタートアップに残されたスペースがますます小さくなることも意味します。この点について、中国科学技術創新の創立パートナー兼共同CEOの米磊氏はオンラインサロンで「辺境から攻め、地方から都市を包囲する」戦略について言及した。

米磊氏は、たとえ市場が今それほど大きくなくても、スタートアップはまずニッチのリーダーにならなければならないと述べた。最前線で巨大企業と直接競争しようとするのではなく、最先端から始めて最先端で革新を起こすべきだ。「たとえ巨大企業であっても、この市場セグメントへの投資がスタートアップほど良くなければ、スタートアップに勝つことはできないだろう。」

車と道路の連携とスマート交通の分野に戻ると、大企業に囲まれたスタートアップにとってのチャンスはどこにあるのでしょうか?

国内の自動運転企業コネクテッド交通部門のマーケティングディレクター、ウー・シェン氏（仮名）は、セグメント化されたシナリオでの応用についてはまださらに深く掘り下げる必要があると語った。

大手企業の配置から、BATとHuaweiが主に狙っている方向はシステムアーキテクチャレベルであることが分かります。特定のアプリケーションにはまだ埋められていない空白領域が多く残っており、そこが新興企業の市場スペースでもあります。

小規模では、路側センサー認識ユニットとアルゴリズムの組み合わせとなり、大規模では、自動運転、インテリジェント交通、スマートシティの詳細な応用となります。

「例えば、都市道路シナリオの『V2X+交差点交通』、高速道路シナリオの『V2X+スマート高速道路』、都市大量輸送システムの『V2X+スマート公共交通』、さらには都市交通状況認識など、すべてスタートアップ企業が役割を果たす余地があります。」ウー・シェンは、各都市の道路状況は異なり、各道路の各シナリオに対するソリューションも異なると考えています。「アプリケーションシナリオを部分に分割し、それらを独立したエリアに分割すると、シナリオの数だけチャンスがあります。」

テンセントセキュリティ戦略研究センターの新技術主任研究員である翟有氏は、消費者向けインターネットから産業用インターネットへの進化における変化を例に挙げて、「消費者向けインターネットから産業用インターネットへの進化には、プラットフォーム側での標準化と統一が必要です。このような産業構造では、独占的な巨大企業が生まれやすいです。今日の産業用インターネットは断片化しており、業界はより多くのシナリオに直面し、より多くの機会も生み出すでしょう。」と述べました。

翟有氏は、これまでは人と人とのつながりだったが、今後は人と人、モノとモノのつながりがさらに増えるだろうと語りました。To CからTo Bへの拡大の過程で、市場もレッドオーシャンからブルーオーシャンへと変化しました。スタートアップにとってのチャンスは、いかにして大企業のプラットフォーム エコシステムに統合し、垂直方向の軌道で自社の優位性を最大限に高めるかにあります。